一个简单的价格模拟工具
摘要：模拟交易价格对于量化分析建模很重要，下面是一个简单的价格模拟工具： 首先， 要找到标的的价格波动属性，而标的的波动每天都不一样，下面这个代码可以直观地绘制出价格波动的变化情况： def calculate_volatility(): # 取日线数据 data = get_data(symbol="r
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posted @ 2024-10-16 14:42
随笔分类 - 做市商
设置动态的spread
摘要：基于波动率的动态spread：根据市场波动率的变化动态调整spread。可以使用统计方法，比如历史波动率、实时波动率等，也可以使用模型，比如GARCH模型等。 基于订单簿的动态spread：根据当前订单簿的情况动态调整spread。例如，当买入订单数量增加时，可以适当提高卖价的spread，以此来平
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posted @ 2023-03-30 16:05
做市商下单逻辑流程伪代码
摘要：# 初始化交易所连接等参数 while True: # 获取当前市场深度 order_book = get_order_book() # 计算买卖报价 market_maker = MarketMaker(order_book, spread=20) bid_price = market_maker
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posted @ 2023-03-30 16:01
交易簿和报价算法
摘要：# 定义交易簿类 class OrderBook: def __init__(self): self.bids = {} # 买方委托，按价格从高到低排序 self.asks = {} # 卖方委托，按价格从低到高排序 def add_order(self, order): if order.sid
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posted @ 2023-03-30 16:00
做市商策略的基本交易逻辑
摘要：做市商策略的基本交易逻辑是为特定的标的物提供流动性，并从买方和卖方的交易差价中获得收益。它的目标是尽可能地平衡买方和卖方的交易需求，同时尽可能地减少自己的交易风险。 通常情况下，做市商策略会维护一个交易薄，记录买卖双方的委托量和价格，然后根据市场情况实时调整报价。其基本交易逻辑如下： 按照市场价格向
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posted @ 2023-03-30 15:58
如何设计一个完整的做市商系统？
摘要：确定交易标的和交易规则：首先需要确定要交易的标的和交易规则，包括交易时间、交易方式、交易费用等。同时，还需要了解市场结构和竞争情况，以便制定合适的交易策略。 设计交易薄和报价算法：交易薄是记录买卖双方的委托量和价格的数据结构，是做市商系统的核心组成部分。需要设计合适的数据结构和算法来实现交易薄的维护
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posted @ 2023-03-30 15:57
